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Dictamen sobra la propuesta de modificación de la especialidad profesional en radiología e imágenes médicas de la Universidad de Costa Rica

Dictamen sobra la propuesta de modificación de la especialidad profesional en radiología e imágenes médicas de la Universidad de Costa Rica

La investigación en Radiología e Imágenes Médicas es una actividad sustentada por este Programa por medio de los trabajos finales de graduación de sus estudiantes, y es desarrollada gracias al apoyo de los profesores tutores. Justamente, esta propuesta de plan de estudios surge a raíz de una revisión exhaustiva de modelos y experiencias internacionales, que se llevó a cabo gracias al apoyo de residentes y docentes que cooperaron en la revisión de literatura y en el autoanálisis de lo que actualmente se realiza en este Posgrado para la formación de los especialistas.
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Planificación de trayectorias quirúrgicas en imágenes médicas 3D para neurocirugía

Planificación de trayectorias quirúrgicas en imágenes médicas 3D para neurocirugía

La introducción de técnicas quirúrgicas de mínima invasividad lleva un largo tiempo de rápido y exitoso desarrollo, llegando al punto en que es demostrando que las intervenciones dentro del cerebro pueden ser abordadas en forma segura y eficaz a través de incisiones y craneotomías mínimas bajo el concepto keyhole, que consiste en realizar una mínima ventana osea en el cráneo para llegar a lesiones profundas dentro del cerebro. El desarrollo de la neurocirugía logrado con la introducción del microscopio, neuroendoscopía y sistemas de imagen y cirugía guiada ha impulsado la creación de nuevas técnicas quirúrgicas que permiten realizar procedimientos menos invasivos, lo que permite reducir los tiempos quirurgicos, una recuperación más pronta al paciente, reducir la posibilidad de contraer alguna infección y evitar dañar alguna estructura de alto riesgo que puede provocar un problema de salud en el paciente. La planificación de trayectorias con técnicas de keyhole en neurocirugía requiere de un nivel alto de precisión con el fin de poder acceder a estructuras pequeñas dentro del cerebro para aplicaciones como biopsias, aplicación de terapias, endoscopia o estimulación cerebral profunda, agilizando así el proceso intraoperativo. Este trabajo de tesis propone un sistema informático que lleva a cabo la toma de decisiones utilizando lógica difusa para planificar trayectorias seguras en neurocirugía. Se documentaron trabajos previos relacionados con la planificación intraoperativa de trayectorias y las aplicaciones en neurocirugía en donde estas técnicas pueden ser empleadas. Se explican las técnicas de procesamiento de imágenes para segmentar estructuras de riesgo en imágenes médicas y su filtrado, la asignación de un peso de riesgo a tejido adyacente de las estructuras de riesgo, la generación funciones de membresía de entrada/salida y la declaración de las reglas del sistema difuso. En los resultados se muestra la función de decisión generada y un mapa de riesgo sobre una zona permisible de inserción de la herramienta donde se encuentran trayectorias candidatas que van de la superficie del cráneo a un punto objetivo. Finalmente se explican las conclusiones a las que se llegaron durante la realización de este trabajo el cual sirvirá de punto de partida para proyectos futuros.
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Ruido y calidad en imágenes médicas

Ruido y calidad en imágenes médicas

El importante avance en medicina en el siglo XX, en particular a partir de la segunda mitad, vino acompañado, en gran medida, de los avances científicos de la física y los avances técnicos de la ingeniería. Se han sucedido métodos cada vez más complejos en respuesta a conocimientos y necesidades cada vez más complejas. Se puede decir que el campo de las imágenes médicas surge a raíz de los estudios de W.C. Roentgen en 1895 de los rayos X. En 1923 aparece la angiografía para resaltar el contraste mediante sustancias radio-opacas. En 1950 surgen experimentos con ultrasonido debido a los avances del sonar en la II Guerra Mundial. En 1970 se inventa la Tomografía Axial Computarizada mediante cálculos de proyecciones desarrollados en 1917 por Radón. Hounsfield construye el primer tomógrafo comercial. En 1980 es el turno de la Tomografía de emisión de fotones únicos (SPECT: Single Photon Emission Computed Tomography) y Tomografía por emisión de positrones (PET: Positron Emission Tomography). También en este año se inventa la Resonancia Magnética (RM) de gran resolución de contraste que permite hacer estudios funcionales [29]. Aquí se resumen las características de los tipos de imágenes médicas más importantes.
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Segmentación de imágenes médicas mediante algoritmos de colonia de hormigas

Segmentación de imágenes médicas mediante algoritmos de colonia de hormigas

El proceso de segmentación tiene como objetivo establecer regiones en una imagen, donde cada región es homogénea en relación a una característica determinada. En el ámbito del procesamiento de imágenes médicas es una herramienta de importancia, teniendo aplicaciones que incluyen simulaciones de cirugía, medición de volumen de tumores, clasificación de células sanguíneas, estudios de desarrollo cerebral, detección de micro-calcificaciones en mamografías y detección de tumores. Si bien existen una gran cantidad de técnicas de segmentación disponibles a la fecha, no existe aún un procedimiento estándar que se pueda utilizar en todas las aplicaciones de procesamiento de imágenes y producir resultados satisfactorios [8].
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Herramienta de software para la evaluación de la calidad de imágenes médicas

Herramienta de software para la evaluación de la calidad de imágenes médicas

En algunas modalidades se obtiene un número elevado de imágenes llevando a problemas de almacenamiento y transmisión, por lo que surge la necesidad de comprimir, además se le pueden sumar distintos tipos de ruido a la imagen en el proceso de obtención, así como técnicas de compresión y codificación de imágenes con el objetivo de reducir la cantidad de datos requeridos para almacenar las imágenes digitales. De igual forma permiten reducir la capacidad requerida en los canales de comunicación para transmitir las imágenes, traducida en una más baja tasa de bits o menor anchura de banda[6]. Dado el enorme volumen de imágenes médicas que se producen en la actualidad, esta área del PDI ha adquirido una importancia de primer orden en la Ingeniería Biomédica. La compresión y codificación de imágenes comprende aquellos algoritmos y técnicas relacionados con la minimización de la memoria necesaria para representar y almacenar las imágenes digitales, así como los factores importantes en la compresión como son la transmisión y almacenamiento de grandes volúmenes de imágenes, la reducción de la tasa de bits en las comunicaciones y la reducción del tiempo de transmisión. La compresión puede ser con pérdidas y sin perdidas:
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Anotador de anomalías para imágenes médicas

Anotador de anomalías para imágenes médicas

Las imágenes en escala de grises, no son soportadas de forma directa por .NET. En este caso se puede realizar una conversión a una imagen RGB poniendo todas las componentes (roja, verde y azul) a un mismo valor obteniendo así una tonalidad de gris. Sin embargo, el contraste obtenido puede ser muy bajo, en especial si la imagen tiene más de 8 bits por cada píxel. Una solución puede ser escalar un rango del valor de los píxeles en la imagen a los 8 bits que se pueden mostrar en la imagen RGB. Esta operación es muy común en la manipulación de imágenes médicas donde se trabaja con los conceptos de ventana (Windows) y nivel (Level), o sea, a partir de un determinado nivel se abre una ventana de determinado ancho y estos valores son los que luego se escalaran. A continuación se muestra un fragmento de código que realiza las operaciones comentadas:
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Aplicación de redes neuronales al reconocimiento de patrones en imágenes médicas

Aplicación de redes neuronales al reconocimiento de patrones en imágenes médicas

En cuanto a la clasificación se han comparado diferentes soluciones utilizando redes neuronales logrando una respuesta correcta, con un error menor al 10%. Esta etapa utiliza una caracterización dependiente del tipo de muestra histológica de la que se trate. Un objetivo a futuro es la generalización de la clase de problemas (imágenes médicas) que se pueden tratar con un modelo de red neuronal dada.

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Segmentación de Imágenes Médicas Digitales mediante Técnicas de Clustering

Segmentación de Imágenes Médicas Digitales mediante Técnicas de Clustering

El veloz desarrollo de las tecnologías de adquisición de imágenes médicas digitales está revolucionando la medicina. La información contenida en las imágenes médicas es tratada por medios de cómputo que permiten mejorar la calidad. Con la utilización de estos se puede eliminar en cierta medida el ruido proveniente del equipo médico utilizado para la captura de la imagen, realizar resaltes en zonas y segmentar la imagen en diferentes partes constituyentes. Han sido creados innumerables métodos de segmentación de imágenes digitales basados en diferentes ramas de las matemáticas, entre ellos algunos de uso general y otros específicamente para un tipo de imagen, muchos juegan un papel relevante en numerosas aplicaciones. Ninguno ele estos en la actualidad resuelve el problema de manera global, sino que presentan sus ventajas y desventajas según el uso que se les dé, aunque continuamente se crea nuevos métodos y se mejora los existentes obteniéndose cada vez mejores resultados y haciéndose más imperiosa su utilización.
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Aplicación de la transformada wavelet para la compresión de imágenes médicas 2019

Aplicación de la transformada wavelet para la compresión de imágenes médicas 2019

En la actualidad, las imágenes médicas digitales toman un rol importante, ya que la información que llevan consigo mismas son valiosas, permitiendo que los especialistas puedan hacer un óptimo diagnóstico y el tratamiento preventivo de distintas enfermedades. El creciente y acelerado desarrollo de la tecnología multimedia en la medicina, asimismo en las imágenes médicas digitales, generan una considerable cantidad de datos de alta resolución y precisión, que se incrementa en el tiempo, haciendo que se presenten problemas de transferencia y almacenamiento.La idea básica de la compresión de imágenes es reducir la cantidad promedio de bits por pixel necesaria para la representación de una imagen digital, tanto para su almacenamiento como para disminuir significativamente el tiempo de transmisión de la imagen.La presente investigación de compresión de imágenes, está basada en el método de compresión con pérdida, lo cual significa que después del ciclo de compresión y descompresión, la imagen reconstruida será diferente a la imagen original (Mathur, Loonker, & Saxena, 2010). La transformada wavelet ha sido adoptada como herramienta para un gran número de aplicaciones, relevando a menudo a la transformada de Fourier convencional. Uno de los usos principales de las wavelets es para la compresión de datos. Así la transformada wavelet es utilizada para convertir señales en bruto (por ejemplo, imágenes médicas) y codificar los datos transformados obteniendo una compresión efectiva (Lynch & Barber, 2006).En esta tesis se presenta una solución a lo anteriormente mencionado, mediante el desarrollo de un algoritmo de compresión de imágenes médicas exclusivamente, basado en la transformada Wavelet y teniendo como propósito la utilización máxima del ancho de banda y reducción de la capacidad de almacenamiento.
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Procesado de imágenes médicas en MATLAB

Procesado de imágenes médicas en MATLAB

El segundo objetivo será demostrar con ejemplos implementados desde cero, que éstas técnicas de procesado son útiles para facilitar y agilizar el diagnóstico de enfermedades. No se pretende crear algoritmos cerrados o generales, ya que no se disponía de una base de datos de imágenes lo suficientemente amplia como para poderlos realizar. Se pretende ejemplificar dentro del ámbito de la imagen médica las posibilidades y beneficios del uso de Matlab y sus interfaces gráficas. Se realizarán cuatro algoritmos utilizando en cada uno una modalidad de imagen diferente para mostrar una visión amplia del procesado de las imágenes médicas. Para el desarrollo de estos algoritmos se eligió el software Matlab por ser uno de los más potentes y con mayores posibilidades dentro del ámbito de procesado de imágenes. Además se investigará cuáles de las funciones de su toolbox de imagen son útiles en el procesado de imágenes médicas, para poderlas utilizar en la implementación de determinados ejemplos de procesado. Seguidamente se investigará cómo se desarrollan interfaces gráficas en este software mediante GUIDE, y se incluirán estos algoritmos en un programa con una interfaz gráfica. Por último se comprobará que los algoritmos desarrollados permiten el ahorro de tiempo y el aumento de la eficacia en los diagnósticos.
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Una arquitectura de integración semántica de datos e imágenes médicas

Una arquitectura de integración semántica de datos e imágenes médicas

En las organizaciones prestadoras de servicios de salud, existen diferentes fuentes de datos (e.g. historia clínica, datos demográficos, archivos DICOM) de naturaleza distinta, que están dispersas en medios de almacenamiento y que provienen de fuentes heterogéneas. Adicionalmente, el formato DICOM brinda la posibilidad de almacenar información del paciente y de las imágenes médicas. Estos archivos son administrados en PACS, sin embargo los PACs no brinda herramientas de apoyo al diagnóstico. En este artículo se presenta una arquitectura de integración de datos orientada a enriquecer imágenes médicas mediante metadatos extraídos de un vocabulario controlado. La arquitectura fue instanciada en un prototipo que ofrece mecanismos de anotación – manual y automática – de imágenes y estrategias de búsqueda y recuperación de datos e imágenes diferentes a los tradicionales usando palabras claves o descriptores MPEG-7. La anotación se basa en un vocabulario controlado que forma parte de una taxonomía de conceptos y términos médicos.
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Ontologías para la búsqueda de imágenes médicas en Base de Datos

Ontologías para la búsqueda de imágenes médicas en Base de Datos

Fig. 1. Organización Imágenes DICOM A pesar de contar con las imágenes en formato DICOM, también es necesario poder establecer relaciones entre las mismas de manera de a partir de ciertas reglas o datos poder recuperar las imágenes y diagnósticos similares que se encuentran en la base de datos, y de esta manera proporcionar una herramienta útil a los profesionales en medicina para el diagnóstico en los pacientes. Estas relaciones o búsquedas por similitud se logran a través de la utilización de Ontologías [4].
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Segmentación de imágenes médicas

Segmentación de imágenes médicas

El caso contrario sucede con las regiones finas rodeando los senos y a la pared que rodea al conducto nasolagrimal en (f) los cuales se identifican como parte del tejido blando y no se detectan como hueso. Una manera de detectarlo como hueso sería bajar el umbral del gradiente de tal manera que se puedan detectar como elementos separados. Este método crearía una segmentación excesiva que detectaría como hueso regiones que no son, por su cercanía con hueso tanto en el mismo slice como en los slices inferior o superior. En la Figura 57 se ve la comparación de un umbral del gradiente de 8 en (a), y en (b) se ve la imagen original. Se observa marcado con un círculo rojo en ambas imágenes, que aun con una segmentación tan excesiva, el hueso sigue sin definirse como elemento separado.
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Sistema para la gestión de imágenes médicas en redes IP

Sistema para la gestión de imágenes médicas en redes IP

Durante muchos años el estudio y la utilización clínica de las imágenes producidas por los Rayos X, el Ultrasonido, la Resonancia Magnética y otros equipos electromédicos han revolucionado la forma de concebir las Ciencias Médicas. La producción de imágenes de diagnóstico, impulsada por el desarrollo de las computadoras y las redes de trasmisión de datos, ha pasado por dos momentos significativos. El primero con la aparición de la imagen digital y la diversidad de formas de interconexión entre dispositivos generadores de imágenes y visualizadores. El segundo, está relacionado con la gran cantidad de imágenes médicas que se generan cada día, lo que ha motivado el surgimiento de novedosas soluciones para resolver el problema de la escasa capacidad de almacenamiento, y de las dificultades para su trasmisión dentro de una red.
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Interfaz de procesamiento de imágenes médicas sobre computadora para radioterapia

Interfaz de procesamiento de imágenes médicas sobre computadora para radioterapia

La planificación del tratamiento ya sea con haces de partículas o fotones, involucra diversas etapas, comenzando por la localización y simulación de la región a irradiar. Los volúmenes de interés son identificados antes del tratamiento e incluyen el volumen tumoral grueso (GTV, por sus siglas en inglés), el volumen blanco clínico (CTV, por sus siglas en inglés) y el volumen blanco de planificación (PTV, por sus siglas en inglés). Los procedimientos de cálculo dosimétrico conforman una etapa previa al tratamiento con radiaciones, siendo uno de los eslabones la planificación. Los cálculos son efectuados con los llamados TPS. Con ellos y el uso de imágenes de TC, el físico-médico, luego de delinear los volúmenes de interés utilizando las herramientas del planificador, prescribe la dosis a impartir y el fraccionamiento de la misma. Luego se reconstruyen digitalmente las radiografías y se verifica el tratamiento [7].
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Inclusión de texto en imágenes médicas

Inclusión de texto en imágenes médicas

Como campo de investigación científica, la imagen médica constituye una subdisciplina de la ingeniería biomédica, la física médica y/o la medicina, dependiendo del contexto. La investigación y desarrollo en el área de instrumentación, adquisición de imágenes, el modelado y la cuantificación, son normalmente reservadas para la ingeniería biomédica, física médica y ciencias de la computación, mientras que la investigación en la aplicación e interpretación de las imágenes médicas se reserva normalmente a la radiología y a las subdisciplinas médicas relevantes en la física médica o área de ciencia médica (neurociencia, cardiología, psiquiatría, psicología, etc.) bajo investigación. Muchas de las técnicas desarrolladas para la imagen médica son también aplicaciones científicas e industriales. [15]
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Registración intermodalidad de imágenes médicas

Registración intermodalidad de imágenes médicas

Realiza una transformación afín en las imágenes para poderlas trasladar, rotar o una combinación de estas según requiera la modalidad de registración. Después utiliza una métrica de tipo información mutua por Mattes para calcular el valor de la intensidad de un conjunto de muestras de la imagen, este valor debe tener un mínimo de 0 o un máximo de 1. A continuación emplea un interpolador para evaluar el valor de la intensidad de la imagen fija es un espacio asignado de la imagen móvil. Se reduce la función de costo computacional mediante la aplicación de un optimizador regular. Se aplica principalmente en registración intermodalidad pero también puede ser aplicado para registración intramodalidad en la cual sus resultados no son los adecuados.
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Transmisión, almacenamiento y distribución de imágenes médicas

Transmisión, almacenamiento y distribución de imágenes médicas

Como ya hemos visto, el RIS es el programa que gestiona las tareas administrativas del departamento de radiología: citaciones, gestión de salas, registro de actividad e informes. El PACS no es un ente aislado que recibe y distribuye imagen. La interacción con el RIS es fundamental para el mejor aprovechamiento de las capacidades del PACS. El RIS proporcionará al PACS toda la información sobre las citaciones existentes, esto implica que cualquier estudio que queramos almacenar en el PACS ha de tener una cita previa en el RIS. A su vez el PACS notificará al RIS que el estudio ha sido realizado y completado para posteriormente proporcionar al radiólogo las imágenes de la exploración realizada de forma que éste pueda elaborar el informe correspondiente en el RIS.
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Asimilación de un software para el procesamiento digital de imágenes médicas

Asimilación de un software para el procesamiento digital de imágenes médicas

En diversos centros de investigación e instituciones médicas se generan diariamente un gran volumen de imágenes digitales, las que organizadas en bancos de datos constituyen una importante fuente de información para el diagnóstico, la investigación y la docencia médica. Para el procesamiento digital de estas imágenes se han desarrollado diversos software, de los cuales se ha seleccionado un grupo representativo para su descripción en este trabajo. En particular, y para dar respuesta a uno de los objetivos del presente trabajo, se identificó un software especializado en imágenes de microscopía celular: "CellProfiler" que presenta ventajas con respecto a otros software actuales al obtenerse resultados satisfactorios en varias técnicas para el estudio y procesamiento de imágenes. Este software es capaz de detectar algunas características que no son fácilmente detectables desde el punto de vista de un observador humano. Por ejemplo, pequeñas pero importantes diferencias biológicas, como pueden ser, un aumento del 10% en el tamaño del núcleo, que no son perceptibles por el ojo humano. Otras características, son, por ejemplo, la textura y las manchas de proteínas o ADN, que son observables, pero no cuantificables por inspección visual. CellProfiler no requiere de un lenguaje de programación para su empleo y es de fácil utilización para los usuarios sin necesidad de tener un nivel elevado de especialización.
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La matemática en las imágenes médicas: tomografía computarizada

La matemática en las imágenes médicas: tomografía computarizada

La solución al problema de reconstrucción de imágenes médicas, que resuelve la tomografía computarizada, se obtiene conociendo solo una cantidad finita de las proyecciones de la sección transversal estudiada, por lo tanto, la imagen recuperada es una aproximación de la imagen real. En esta monografía se expuso uno de los métodos existentes para el tratamiento de este problema, a partir del cual se construye el algoritmo que finalmente entrega la imagen. Se mostró que este algoritmo de reconstrucción requiere de la utilización de diversas áreas de la matemática, como análisis de Fourier, álgebra lineal, trigonometría, y se desarrolló algunos de esos conceptos matemáticos empleados para la construcción del algoritmo.
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